Ingénierie logicielle pour l’IA et la robotique¶
L’objectif de ce cours est de réaliser la conception et de mettre en œuvre un système robotique intégrant des algorithmes d’apprentissage profond (deep learning). Il est structuré autour d’un projet fil-rouge de conduite autonome d’un robot simulé. Au long des différentes séances, il est question de :
piloter le robot en envoyant les commandes motrices,
construire une base d’apprentissage annotée avec ces commandes,
entrainer un réseau de neurones convolutif,
déployer le réseau entrainé.
Tout cela est mis en œuvre en s’appuyant sur le middleware ROS2 ainsi que la bibliothèque PyTorch.
Contents¶
- Introduction générale
- Introduction à pytorch
- Introduction à ROS2
- Premiers pas avec ROS 2
- Introduction au projet de conduite autonome
- Prise en main de la simulation
- Téléopération
- Collecte de données pour l’entraînement et la validation
- Mise en œuvre de l’apprentissage
- Mise en œuvre du contrôleur et du multiplexeur
- Evaluation du contrôleur